Анализ данных (Data analysis)

🧠 PKU-DS-LAB представили Fairy-R1 — мощную LLM-модели для математики и программирования, которая превосходит более крупные модели при меньшем числе параметров.

🚀 Что такое Fairy-R1:
• Это семейство языковых моделей, разработанных для задач математического и кодингового рассуждения
• Построены на базе DeepSeek-R1 с использованием метода distill-and-merge
• Выпущены две версии:
— FairyR1-32B (32B параметров)
— FairyR1-14B-Preview (14B параметров)

📊 Результаты на бенчмарках:
• AIME 2024: 80.4 (32B), 73.7 (14B)
• AIME 2025: 75.6 (32B), 64.9 (14B)
• LiveCodeBench: 67.7 (32B), 58.8 (14B)

📌 Почему это важно:
• Модели работают почти так же точно, как GPT-4, но в 20 раз легче
• Умеют обрабатывать задачи на английском и китайском
• Используют архитектуру слияния нескольких специализаций (AcreeFusion)

🛠 Как обучали:
• Математика: AIMO / NuminaMath-1.5
• Программирование: OpenThoughts-114k
• Обучение: на 32 × NVIDIA H100 (32B), 16 × H100 (14B)
• Доступ: полностью open-source (Apache 2.0)

🔗 https://huggingface.co/collections/PKU-DS-LAB/fairy-r1-6834014fe8fd45bc211c6dd7

@data_analysis_ml

www.group-telegram.com/jp/data_analysis_ml.com/3604

4.1K viewsedited  May 28 at 06:20

🧠 PKU-DS-LAB представили Fairy-R1 — мощную LLM-модели для математики и программирования, которая превосходит более крупные модели при меньшем числе параметров.

🚀 Что такое Fairy-R1:
• Это семейство языковых моделей, разработанных для задач математического и кодингового рассуждения
• Построены на базе DeepSeek-R1 с использованием метода distill-and-merge
• Выпущены две версии:
— FairyR1-32B (32B параметров)
— FairyR1-14B-Preview (14B параметров)

📊 Результаты на бенчмарках:
• AIME 2024: 80.4 (32B), 73.7 (14B)
• AIME 2025: 75.6 (32B), 64.9 (14B)
• LiveCodeBench: 67.7 (32B), 58.8 (14B)

📌 Почему это важно:
• Модели работают почти так же точно, как GPT-4, но в 20 раз легче
• Умеют обрабатывать задачи на английском и китайском
• Используют архитектуру слияния нескольких специализаций (AcreeFusion)

🛠 Как обучали:
• Математика: AIMO / NuminaMath-1.5
• Программирование: OpenThoughts-114k
• Обучение: на 32 × NVIDIA H100 (32B), 16 × H100 (14B)
• Доступ: полностью open-source (Apache 2.0)

🔗 https://huggingface.co/collections/PKU-DS-LAB/fairy-r1-6834014fe8fd45bc211c6dd7

@data_analysis_ml

BY Анализ данных (Data analysis)